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驾驶世界模型时空状态预测工程

共计 30 章节
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01
课程导入
目标=驾驶世界模型的定义 · 时空状态预测的目标 · 课程整体框架与学习路径
课程导入目标=驾驶世界模…
02
自动驾驶感知基础
目标=传感器类型 · 坐标系 · 时空对齐
自动驾驶感知基础目标=传感器类型
03
世界模型概述
目标=世界模型的定义 · 分类 · 在自动驾驶中的作用与典型应用场景
世界模型概述目标=世界模型的…
04
时空状态表示
目标=时空张量 · 栅格化表示 · 图结构表示
时空状态表示目标=时空张量
05
序列建模基础
目标=RNN · LSTM · GRU
序列建模基础RNN
06
Transformer 与注意力机制
目标=自注意力 · 交叉注意力 · 时空注意力在驾驶场景中的建模方法
Transformer注意力机制
07
图神经网络入门
目标=GNN · GAT · 时空图卷积在交通参与者交互建模中的应…
图神经网络入门GNN
08
扩散模型与生成式世界模型
目标=扩散过程 · 条件生成 · 驾驶场景未来状态生成的基本流程
扩散模型生成式世界模型
09
神经辐射场与三维场景表示
目标=NeRF · 3D Gaussian Splatt…
神经辐射场三维场景表示
10
占用网络与体素预测
目标=Occupancy Netwo… · 体素级未来状态预测 · 评估指标与实战要点
占用网络体素预测
11
多智能体交互建模
目标=社会力模型 · 交互图 · 博弈论方法
多智能体交互建模目标=社会力模型
12
时空状态预测任务定义
目标=输入输出形式 · 预测时域 · 评价指标
时空状态预测任务…目标=输入输出形…
13
数据工程与预处理
目标=驾驶数据集介绍 · 数据清洗 · 时空对齐
数据工程预处理
14
特征工程与嵌入学习
目标=轨迹特征 · 地图特征 · 语义特征
特征工程嵌入学习
15
模型架构设计
目标=编码器-解码器 · 时空融合模块 · 预测头设计
模型架构设计目标=编码器
16
训练策略与损失函数
目标=教师强制 · 计划采样 · 多步预测损失
训练策略损失函数
17
不确定性建模
目标=贝叶斯神经网络 · 深度集成 · 蒙特卡洛 dropout
不确定性建模目标=贝叶斯神经…
18
评估与验证方法
目标=离线指标 · 闭环仿真 · 开环评估
评估验证方法
19
案例实战一
目标=基于 Transformer…
案例实战一Transformer
20
案例实战二
目标=基于图神经网络的交互式多智能体…
案例实战二目标=基于图神经…
21
案例实战三
目标=基于扩散模型的驾驶场景未来视频…
案例实战三目标=基于扩散模…
22
案例实战四
目标=占用网络驱动的三维时空状态预测…
案例实战四目标=占用网络驱…
23
部署与优化
目标=模型压缩 · 量化 · 推理加速
部署优化
24
仿真与闭环测试
目标=CARLA · SUMO · nuPlan 等平台中的世界模型集成…
仿真闭环测试
25
常见问题与调试
目标=过拟合 · 误差累积 · 模式崩溃
常见问题调试
26
前沿进展
目标=基础模型 · 多模态大模型 · 世界模型与规划控制的联合优化
前沿进展目标=基础模型
27
伦理、安全与法规
目标=可解释性 · 安全边界 · 责任归属
伦理安全
28
综合项目一
目标=端到端驾驶世界模型时空状态预测…
综合项目一目标=端到端驾驶…
29
综合项目二
目标=多任务联合预测与决策规划一体化…
综合项目二目标=多任务联合…
30
课程总结与提升
目标=知识体系回顾 · 工程最佳实践 · 研究方向与持续学习建议
课程总结提升